HyperAIHyperAI
منذ 11 أيام

DroneMOT: تتبع كائنات متعددة مبني على الطائرات المُسيرة مع مراعاة صعوبات الكشف والحركة المتزامنة للطائرات المُسيرة والكائنات

Peng Wang, Yongcai Wang, Deying Li
DroneMOT: تتبع كائنات متعددة مبني على الطائرات المُسيرة مع مراعاة صعوبات الكشف والحركة المتزامنة للطائرات المُسيرة والكائنات
الملخص

تم تحقيق تقدم كبير في تتبع الكائنات متعددة (MOT) على المنصات الثابتة، مثل كاميرات المراقبة، حيث قدمت مختلف النماذج أداءً جذابًا. ومع ذلك، ينخفض بشكل كبير كفاءة الطرق التقليدية لتتبع الكائنات متعددة عند تطبيقها على المنصات الديناميكية، مثل الطائرات المسيرة. يُعزى هذا الانخفاض إلى التحديات المميزة في سياق تتبع الكائنات باستخدام الطائرات المسيرة: (1) تكون الكائنات عادة صغيرة في مستوى الصورة، مشوّشة، ومتكررة الاحتجاز، مما يجعل اكتشافها وتمييزها أمرًا صعبًا؛ (2) تتحرك الطائرات المسيرة وتُشاهد الكائنات من زوايا مختلفة، ما يؤدي إلى عدم موثوقية التوقعات الخاصة بمواقع الكائنات وتضمينات السمات الخاصة بها. يقترح هذا البحث نموذج DroneMOT، الذي يقدّم لأول مرة وحدة انتباه مدمجة ثنائية المجال (DIA) تأخذ بعين الاعتبار الحركات السريعة للطائرات المسيرة، بهدف تحسين كفاءة اكتشاف الكائنات وتمثيل سماتها على الطائرات المسيرة، خاصةً بالنسبة للكائنات الصغيرة والمشوّشة والمحجوبة. ثم، يُقدّم نموذج جديد يُسمى ربط موجه بالحركة (MDA)، يأخذ بعين الاعتبار الحركات المتزامنة للطائرة المسيرة والكائنات. وفي إطار MDA، تُقدّم تقنية تزامن السمات التكيفية (AFS) لتحديث سمات الكائنات التي تُرى من زوايا مختلفة. بالإضافة إلى ذلك، تُستخدم طريقة تنبؤ قائمة على الحركة الثنائية (DMP) للتنبؤ بمواقع الكائنات. وأخيرًا، يتم دمج التمثيلات المحسّنة للسمات مع المواقع المُتوقعة لتعزيز ربط الكائنات. أظهرت التقييمات الشاملة على مجموعتي بيانات VisDrone2019-MOT وUAVDT تحسينات أداء ملحوظة لنموذج DroneMOT مقارنةً بأفضل النماذج الحالية في مجال تتبع الكائنات باستخدام الطائرات المسيرة.

DroneMOT: تتبع كائنات متعددة مبني على الطائرات المُسيرة مع مراعاة صعوبات الكشف والحركة المتزامنة للطائرات المُسيرة والكائنات | أحدث الأوراق البحثية | HyperAI